人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已終可以創造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一詞初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發展。1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了**.這項同時在美國和德國出現的發明就是電子計算機.臺計算機要占用幾間裝空調的大房間，對程序員來說是場噩夢：為運行一個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些，而且計算機理論的發展產生了計算機科學，并終促使了人工智能的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明。人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣的重視。浦東新區正規人工智能應用系統集成優勢

人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響.計算機技術不再只屬于實驗室中的一小群研究人員.個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現在人們面前.有了像美國人工智能協會這樣的基金會.因為AI開發的需要，還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發組上.其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺.MINSKY和MARR的成果如今用到了生產線上的相機和計算機中，進行質量控制.盡管還很簡陋，這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統，銷售額共達8千萬美元.盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國**的模糊邏輯，它可以從不確定的人工智能機器人(2張)條件作出決策；還有神經網絡。浦東新區正規人工智能應用系統集成優勢并在機器人，經濟決策，控制系統，仿真系統中得到應用。

人工智能是包括十分廣的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。

人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。

用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。如今沒有統一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則。人工智能是包括十分廣的科學。浦東新區正規人工智能應用系統集成優勢

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2013年，帝金數據普數中心數據研究員WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理比較大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是單純、直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。浦東新區正規人工智能應用系統集成優勢

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